Closed-Form CRLBs for CFO and Phase Estimation From Turbo-Coded Square-QAM-Modulated Transmissions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider the problem of joint phase and carrier frequency offset (CFO) estimation for turbo-coded systems. We derive for the first time the closed-form expressions for the exact Cramér-Rao lower bounds (CRLBs) of these estimators over turbo-coded square-QAM-modulated single- or multi-carrier transmissions. In the latter case, the derived bounds remain valid in the general case of adaptive modulation and coding (AMC) where the coding rate and modulation order vary from one subcarrier to another depending on the corresponding channel quality information (CQI). In particular, we introduce a new recursive process that enables the construction of arbitrary Gray-coded square-QAM constellations. Some hidden properties of such constellations will be revealed, owing to this recursive process, and carefully handled to decompose the system's likelihood function (LF) into the sum of two analogous terms. This decomposition makes it possible to carry out analytically all the statistical expectations involved in the Fisher information matrix (FIM). The new analytical CRLB expressions corroborate the previous attempts to evaluate the underlying bounds empirically. In the low-to-medium signal-to-noise ratio (SNR) region, the CRLB for code-aided (CA) estimation lies between the bounds for completely blind [non-data-aided (NDA)] and completely data-aided (DA) estimation schemes, thereby highlighting the effect of the coding gain. Most interestingly, in contrast to the NDA case, the CA CRLBs start to decay rapidly and reach the DA bounds at relatively small SNR thresholds. It will also be shown that contrary to the CRLB of the phase shift, the CRLB of the CFO improves in a multi-carrier system as compared to its counterpart in a single-carrier system. The derived bounds are also valid for LDPC-coded systems and they can be evaluated in the same way when the latter are decoded using the turbo principal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».